Voorspellende analyse in HR: voordelen, modellen en praktijkvoorbeelden

Stel je voor hoe het is om een creditcard aan te vragen. Je vult een aanvraagformulier in en de kredietverstrekker bekijkt je persoonlijke gegevens. Ze controleren je kredietgeschiedenis, kijken of deze overeenkomt met hun vereiste kredietscore en beslissen of ze je aanvraag accepteren of afwijzen.

Dit is een beproefde strategie die ze gebruiken om je kredietwaardigheid te bepalen en het is allemaal gebaseerd op het analyseren van gegevens.

Waarom deze aanpak? De kredietverstrekker moet voorspellen hoe verantwoordelijk je met hun geld omgaat. Ze gebruiken de gegevens om in te schatten of je je creditcardaflossingen wel of niet zult doen en berekenen hoeveel risico je voor hen vormt. 

En dit is de essentie van hoe predictive analytics werkt in elk bedrijfsgebied.

In deze gids gaan we dieper in op voorspellende analyse in HR, inclusief de vele use cases en voordelen die het een organisatie biedt. 

Hoe definieert u voorspellende analyse in HR? 

Voorspellende analyses maken gebruik van actuele of historische gegevens, statistische algoritmen en machine-learningtechnieken om potentiële toekomstige uitkomsten te identificeren. In HR kunnen we voorspellende analyse gebruiken om het gedrag van werknemers te voorspellen op basis van prestaties in het verleden, demografische gegevens of andere factoren. Dit helpt HR-professionals te anticiperen op toekomstige trends en dienovereenkomstig te plannen. 

Hoe werkt voorspellende analyse? 

Voorspellende analyses zijn gebaseerd op wetenschap, maar in veel opzichten bootsen ze het natuurlijke menselijke instinct na om te leren van ervaringen uit het verleden en toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. 

Voorbeeld 1: Als een kind herhaaldelijk moet nablijven op school omdat het zijn shirt niet heeft ingestopt, zal het idealiter snel leren om zijn shirt in te stoppen om de kans op toekomstige straffen te verkleinen. 

Voorbeeld 2: Als een verkoopmedewerker succes heeft met een bepaalde verkooptechniek, zal hij deze waarschijnlijk herhaaldelijk toepassen om zijn succespercentage te maximaliseren. 

Predictive analytics werkt op dezelfde manier, maar we gebruiken gegevens om zinvolle inzichten te krijgen in plaats van te vertrouwen op ons buikgevoel of intuïtie. Het onderzoekt hoe verschillende factoren op elkaar inwerken en identificeert historische patronen om weloverwogen beslissingen te nemen over de toekomst. 

Beschrijvende vs. voorspellende vs. prescriptieve analyses in HR

Er zijn drie hoofdtypen analyses in HR: beschrijvend, voorspellend en prescriptief.

Hier wordt uitgelegd hoe HR-teams elk van deze analysetechnieken kunnen gebruiken. 

Beschrijvende analyses 

Bij beschrijvende analyses wordt gekeken naar gegevens uit het verleden om trends te identificeren en conclusies te trekken over wat er is gebeurd. HR-afdelingen vertrouwen op dit soort gegevens om inzicht te krijgen in trends in verloopcijfers, demografische gegevens en prestatiecijfers van werknemers. 

Voorbeeld: Analyseer deze gegevens uit het verleden om te bepalen waarom werknemers het bedrijf verlaten en gebruik die informatie om retentiestrategieën te ontwikkelen.

Voorspellende analyses 

Predictive analytics gebruikt dezelfde gegevens om te anticiperen op toekomstig gedrag of toekomstige resultaten van medewerkers op basis van statistische modellering. HR-afdelingen kunnen deze techniek gebruiken om de impact van HR-initiatieven op bedrijfsresultaten te voorspellen. 

Voorbeeld: Stel dat u van plan bent om een nieuw erkenningsprogramma voor werknemers te introduceren. U kunt correlaties uit het verleden analyseren tussen lof of positieve feedback en een grotere betrokkenheid van werknemers en verbeteringen in retentie en productiviteit voorspellen. 

Voorschrijvende analyses

Prescriptive analytics gaat een stap verder door waardevolle gegevensinzichten te gebruiken om specifieke aanbevelingen te doen voor het bereiken van een bepaald resultaat. HR-afdelingen kunnen prescriptive analytics gebruiken om gebieden te identificeren waar u zou kunnen verbeteren. 

Voorbeeld: Uit gegevensanalyse blijkt dat bepaalde teams hun prestatiedoelen niet halen; HR kan prescriptieve analyses gebruiken om opleidings- en ontwikkelingsprogramma's voor werknemers aan te bevelen om hun vaardigheden te verbeteren.

➡️ Kom meer te weten over hoe je zinvolle gegevens verzamelt waarmee je HR-teams aan de slag kunnen met onze diepgaande gids voor personeelsanalyses. 

🕵️‍♂️ 6 Use cases van predictive people analytics in HR

Als voorspellende analytische oplossingen nieuw voor je zijn, laat je dan inspireren door deze zes manieren waarop het kraken van getallen je personeelsfunctie kan ondersteunen. 

Kandidaten zoeken en filteren 

Gebruik gegevens uit het verleden om een profiel op te stellen van succesvolle aanwervingen en filter ze op basis van factoren zoals vaardigheden, opleidingsniveau en ervaring. Gebruik vervolgens deze typische werknemersprofielen om uw beslissingen over aanwerving te onderbouwen en toekomstige functieprestaties te voorspellen. Dit zorgt ervoor dat HR-teams in elke fase van het wervingsproces de juiste mensen zoeken. 

➡️ Lees meer over hoe deze belangrijke beslissingen passen in talentmanagement in onze uitgebreide gids.

Analyse van sociale profielen 

Houd ook sociale conversaties bij om patronen te identificeren in hoe werknemers praten over hun ervaring om voor jou te werken. Analyseer het sociale profiel van uw bedrijf op platforms als LinkedIn of Glassdoor om inzicht te krijgen in het sentiment onder werknemers en hun betrokkenheid. Dit type analyse geeft een overzicht van uw waardepropositie als werkgever. Het kan gebieden identificeren waarop u uw publieke imago kunt verbeteren. 

Onthoud: Sociale-media-analyse is ook een integraal onderdeel van klantenfeedback, dus het is de moeite waard om te investeren in de juiste tools om u te helpen gegevenspunten te analyseren en zinvolle inzichten te verkrijgen. 

Analyse bijeenkomst 

Analyseer vergadergegevens om aanwezigheids- en participatiecijfers van eerdere vergaderingen bij te houden. Deze inzichten kunnen bepalen wie meer geneigd is om een positieve bijdrage te leveren tijdens toekomstige vergaderingen. Dit helpt HR-teams om teamdynamieken te identificeren en betere relaties met collega's op te bouwen.  

Bewaking van werknemers 

Het welzijn van werknemers is een cruciaal aandachtspunt voor HR-afdelingen en we kunnen voorspellende tools gebruiken om de mentale en fysieke gezondheid van werknemers te monitoren. Volg specifieke gegevenspunten zoals absenteïsme, het opnemen van vakantiedagen, werktijden en gegevens uit polsonderzoeken om een nauwkeurig beeld te krijgen van het welzijn van werknemers en initiatieven te ontwikkelen om problemen aan te pakken. 

Risico's op personeelsbehoud en verloop 

HR kan beter begrijpen welke werknemers het bedrijf waarschijnlijk zullen verlaten en manieren onderzoeken om dit risico te verkleinen. 

Voorbeeld: Analyseer gegevens over werknemersbetrokkenheid om patronen te ontdekken in hoe werknemers denken over hun werkomgeving of functie. Dragen deze bij aan een hoog verloop? Wees de ontslagbrief voor met goed getimede interventies om verloop te verminderen. 

Prestatiemanagement 

Ontdek of je werknemers bewust werken aan primaire KPI's door gegevens te gebruiken om prestaties bij te houden en te controleren.

Het analyseren van prestatiebeoordelingen, feedbackbeoordelingen en statistieken over het voltooien van projecten kan HR-teams helpen om gebieden te identificeren waar werknemers uitblinken of extra ondersteuning nodig hebben. 

➡️ Lees meer over het managen van een goed presterende organisatie in onze gids. 

11 Voordelen van het gebruik van voorspellende analyses in HR

Zodra je predictive analytics hebt geïntegreerd in deze belangrijke HR-processen, zul je er de vruchten van plukken.

Hier zijn elf belangrijke voordelen die je kunt verwachten.

Snellere, nauwkeurige beslissingen 

Gegevens helpen HR-teams om sneller betere beslissingen te nemen. Voorspellende analyses bieden een onbevooroordeelde kijk op de gegevenspunten van werknemers, waardoor beter geïnformeerde en nauwkeurigere beslissingen kunnen worden genomen. CEO Matt Teifke legt uit hoe Teifke Real Estate vertrouwt op voorspellende analyses: 

"Ons HR-team omarmt deze trend door te investeren in datagestuurde besluitvorming en gebruik te maken van voorspellende analyses en machine learning om een beter inzicht te krijgen in ons personeelsbestand. We onderzoeken ook het mogelijke gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) voor het automatiseren van bepaalde HR-taken, zoals het sorteren van grote hoeveelheden werknemersgegevens en het geven van meer persoonlijke feedback."

Minder gevallen van menselijke fouten 

Dankzij datagestuurde inzichten kunnen uw teams anticiperen en zich voorbereiden op uitdagingen voordat ze zich voordoen. Dit vermindert het risico op kostbare menselijke fouten.

Verbeterde ervaring voor kandidaten 

Het gebruik van voorspellende analyses om kandidaten te filteren zorgt ervoor dat HR-teams alleen de best gekwalificeerde personen interviewen. Ze nemen sneller aanwervingsbeslissingen, geven afgewezen sollicitanten feedback en verbeteren de algehele ervaring van kandidaten.

Beter risicobeheer 

Neem proactieve stappen om gezondheids- en veiligheidsrisico's te beperken door potentiële gevaren te identificeren en preventieve maatregelen te nemen om deze tot een minimum te beperken.

Voorbeeld: Je zou veiligheidstrainingen voor werknemers kunnen geven of veiligheidsprotocollen kunnen bijwerken. Gebruik analyses om individuen of groepen met een hoog risico te identificeren en gerichte interventies te bieden om incidenten te voorkomen.

Verbeterde productiviteit 

Gebruik gegevens over projectresources of feedback van medewerkers om workflows te optimaliseren en gebieden te identificeren waar je de productiviteit kunt verhogen. Gegevens stellen teams in staat om op koers te blijven met projecten door waardevolle inzichten te verschaffen die de samenwerking, communicatie en output van teams verbeteren, wat resulteert in tevreden klanten.

Sterkere strategieën om werknemers te behouden 

Ontdek patronen in het gedrag van werknemers om te bepalen welke factoren bijdragen aan het behouden van talent. Van hieruit ontwikkelt u strategieën zoals transparante vergoedingen of carrièremogelijkheden om goed presterende werknemers betrokken en gemotiveerd te houden en deel te laten uitmaken van een robuustere werkcultuur.

Nauwkeurige voorspellingen van bedrijfsopbrengsten 

Voorspel toekomstige bedrijfsinkomsten door gegevens zoals loonkosten en werknemersprestaties te analyseren. Het verband tussen deze twee gegevenspunten kan inzicht bieden in hoe belangrijke bedrijfsbeslissingen een positieve invloed hebben op de nettowinst.

Proactieve strategie voor problemen van werknemers 

Analyseer de sentimentgegevens van werknemers om inzicht te krijgen in de onderliggende bedrijfsproblemen die van invloed zijn op werknemers. Hierdoor kunnen HR-teams proactieve personeelsstrategieën ontwikkelen om eventuele problemen met ontevredenheid of burn-out aan te pakken.

Strategische bijscholing en aanwervingsbeslissingen 

Proberen te beslissen tussen het verbeteren van de vaardigheden van je bestaande talent of het werven van extern talent kan een halsbreker zijn. Met gegevens kunt u een strategischer personeelsbeleid opstellen, zodat u gemakkelijker kunt beslissen welke weg een significante impact zal hebben op de algehele productiviteit en winstgevendheid. 

Verbeterde bedrijfscultuur 

Gebruik gegevens om de bedrijfscultuur te meten en te bepalen of werknemers zich veilig voelen en zich kunnen uiten in hun werkomgeving of dat uw cultuur een opknapbeurt nodig heeft. Met de juiste inzichten kun je initiatieven creëren die een beter saamhorigheidsgevoel en een sterke teamgeest bevorderen.

Consistente hybride opstelling 

Het kan een uitdaging zijn om een naadloze overgang te creëren tussen werken op afstand en werken op kantoor, rekening houdend met de feedback en voorkeuren van werknemers. Matthew Ramirez, CEO van Paraphrase Tool, legt uit, 

"Hybride werkomgevingen vormen een uitdaging voor managers als ze over de hele linie consistentie proberen te creëren voor werknemers. Een trend die HR-teams omarmen is het ontwikkelen van een consistente set verwachtingen voor werknemers, ongeacht waar ze werken. Of werknemers nu op kantoor of thuis werken, het is belangrijk dat ze weten wat er van hen wordt verwacht, hoe hun prestaties worden gemeten en wat hun balans tussen werk en privé is."

Door voorspellende analyses te gebruiken, krijgt u een beter inzicht in de bestaande dynamiek van het personeelsbestand en kunt u een hybride opstelling maken die voor iedereen werkt. 

💼 6 stappen om een succesvol voorspellend HR-analysesysteem te implementeren

HR leiders kunnen de volgende zes stappen gebruiken om een succesvol predictive analytics systeem voor hun organisatie te lanceren.

Glasheldere bedrijfsdoelstellingen definiëren 

Een routekaart is alles. Begin met het definiëren van de doelstellingen van je team met voorspellende analyses en zorg ervoor dat ze in lijn liggen met de algemene doelen van de organisatie. 

Voorbeeld: Stel dat je het personeelsverloop wilt verminderen. Stel duidelijke doelen en doelstellingen vast, zoals een personeelsverloop van 10% in drie maanden, en bepaal vervolgens de HR-gegevens die je wilt bijhouden om je doel te bereiken. 

Denk aan gegevensethiek 

Bij het ontwikkelen van voorspellende analysemodellen moet de ethiek van gegevens bovenaan staan. Het is essentieel om rekening te houden met de privacy en veiligheid van personeelsgegevens en er tegelijkertijd voor te zorgen dat alle inzichten die uit data-analyse naar voren komen niet discriminerend zijn. Begin met het maken van een gegevensinventarisatie om inzicht te krijgen in de informatie die u beheert. Zoals beschreven in"Data-driven HR: How to use analytics and metrics to drive performance" door Kogan Page, Limited:

"Je kunt gegevens niet goed beschermen of aan goed gegevensbeheer doen als je niet helemaal zeker weet welke gegevens je hebt. Vooral voor HR-teams kan dit een uitdaging zijn, omdat personeelsgerelateerde gegevens in allerlei afdelingen en systemen buiten het HR-team zelf kunnen staan." 

Werk altijd samen met uw compliance afdelingen en juridische teams om de implicaties te begrijpen van het opslaan van werknemersgegevens en hoe u deze verwerkt of presenteert aan belanghebbenden. Wees je ervan bewust dat de wetten aanzienlijk veranderen, afhankelijk van je regio of zelfs van staat tot staat in de VS.

Analytics-competenties ontwikkelen

Je HR-team moet vertrouwen hebben in het omgaan met en interpreteren van de gegevens om zinvolle beslissingen te kunnen nemen. Een artikel van Gallup legt uit, 

"HR is al snel vastgelopen op te veel gegevens (en dan nog vaak gegevens op oppervlaktelevel) en zonder voldoende, of de juiste, begeleiding. Het is moeilijk om datagestuurde beslissingen te nemen op basis van cijfers als je niet zeker weet wat de cijfers betekenen."

Als de afdeling Human Resources (HR) nog niet over de nodige vaardigheden beschikt, overweeg dan om een datawetenschapper in dienst te nemen. 

➡️ Leer hoe u een datawetenschapper effectief in uw organisatie kunt integreren. 

Selecteer je prioriteitsgegevens 

Bepaal welke datapunten je nodig hebt om je doelstellingen effectief te meten en waar je ze kunt vinden. HR-gegevens vallen meestal in de volgende categorieën: 

• Intern: Gegevens die betrekking hebben op je organisatie, zoals scores voor werknemersbetrokkenheid. Dit kan beperkt zijn als je gegevens moet vergelijken met andere organisaties.
• Extern: Gegevens van bronnen buiten uw organisatie, bijvoorbeeld salarissen, aantallen vacatures en trends in de sector. 
• Gestructureerd: Gegevens die netjes in een spreadsheet passen, zoals scores voor vaardigheden, scores voor functioneringsgesprekken of verzuimpercentages.
• Ongestructureerd: Gegevens die moeilijker te categoriseren zijn, zoals e-mailconversaties, berichten op sociale media, video's, audiobestanden, camerabeelden of klantbeoordelingen. 

Bedenk welk type gegevens essentieel is voor het behalen van je bedrijfsdoelstellingen op de lange termijn en bedenk vervolgens een strategie om deze gegevens te verzamelen en te analyseren. Sommige organisaties gebruiken bijvoorbeeld AI-gestuurde sentimentanalyse om e-mails en conversaties in sociale media te doorzoeken.

Beslis waar u uw gegevens wilt opslaan 

Als je eenmaal hebt besloten welke gegevens je wilt bijhouden, is het essentieel om na te gaan waar je die het beste kunt opslaan. Als je al een HRIS gebruikt, kan dit een voor de hand liggende oplossing zijn. Anders moet je op zoek naar een veilige opslagplaats voor je gegevens, zoals een data lake of warehouse, om ervoor te zorgen dat ze alleen toegankelijk zijn voor degenen die ze nodig hebben. Overweeg de voordelen (en nadelen) van het opslaan van je gegevens in de cloud versus op locatie. 

Onthoud: Organiseer en reinig je gegevens regelmatig om nauwkeurigheid en consistentie te garanderen.

Een voorspellend model ontwikkelen 

Werk samen met een datawetenschapper om een geschikt voorspellend model voor jouw organisatie te kiezen uit een van de volgende mogelijkheden:   

• Classificatiemodel: Dit genereert een eenvoudige ja/nee voorspelling over of iets waarschijnlijk zal gebeuren; bijvoorbeeld, zullen ze een succesvolle werknemer zijn?
• Prognosemodel: Gebruik dit veelzijdige model om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, zoals verloop of personeelsverloop.
• Clustermodel: Dit identificeert groepen van gelijksoortige objecten of individuen, waardoor je potentiële problemen en kansen kunt identificeren.
• Uitschietersmodel: Dit zoekt naar afwijkingen in je gegevens die kunnen duiden op kansen of problemen. 
• Tijdreeksmodel: Dit voorspelt toekomstige waarden op basis van trends uit het verleden. Gebruik het om potentiële voorkeuren van werknemers of veranderingen in het sentiment over een bepaalde periode te identificeren.
• Beslisboom: Dit construeert een boomachtige reeks ja/nee vragen op basis van gegevensinvoer. Gebruik het om potentiële risico's of waarschijnlijkheden te identificeren. 
• Neuraal netwerk: Dit herkent patronen door verschillende soorten gegevens met elkaar te verbinden. Gebruik het om HR-strategieën te personaliseren of talentpijplijnen te creëren.
• Algemeen lineair model: Dit identificeert relaties tussen meerdere variabelen en is ideaal voor het identificeren van correlaties. 
• Gradiëntverhogend model: Dit combineert verschillende zwakke modellen tot een sterker model. Gebruik het om werknemerstevredenheid of prestatiepotentieel te voorspellen. 
• Profetisch model: Dit voorspelt toekomstige gebeurtenissen, vooral als er een seizoensgebonden component is, zoals het meten van de productiviteit tijdens het vakantieseizoen. 

🏢 3 Praktijkvoorbeelden van succesvolle bedrijven die de kracht van voorspellende analyses benutten 

Google voorspelt kwaliteit van aanwerving 

Google heeft lang verschillende wervingsstrategieën geprobeerd, waaronder het focussen op onderwijservaring of sollicitanten vragen om complexe puzzels te voltooien. Maar de resultaten waren teleurstellend. De kandidaten die ze aannamen misten teamvaardigheden en hadden niet de nodige eigenschappen om te slagen in de organisatie. 

In plaats daarvan richtte de zoekmachinegigant zich op het aannemen en behouden van de beste kandidaten. Hun eerste systeem kostte echter veel middelen, dus schakelden ze over op een voorspellend wervingsproces op basis van een meta-analyse van Frank Schmidt en John Hunter over hoe beoordelingen prestaties voorspellen. Deze gegevensgestuurde aanpak omvat het gebruik van werkvoorbeelden, gestructureerde interviews met consistente vragen en cognitieve capaciteitstests. 

In Werkregels: Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead, legt Laszlo Bock uit hoe deze tests werken, 

"Ze zijn voorspellend omdat algemene cognitieve vaardigheden het vermogen om te leren omvatten, en de combinatie van ruwe intelligentie en leervermogen zal de meeste mensen succesvol maken in de meeste banen."

Google heeft de tijd die besteed wordt aan werving met 75% teruggebracht en geniet van een hogere kwaliteit van aanwerving. 

BestBuy gebruikt engagementgegevens om omzet te voorspellen 

BestBuy, een detailhandelaar in elektronica, gebruikte voorspellende analyses om de correlatie tussen betrokkenheid en winkelomzet te bepalen. Uit hun analyse bleek dat een stijging van slechts 0,1% in betrokkenheid kon leiden tot een opmerkelijke omzetstijging van $100.000 per winkel.

Als gevolg van deze belangrijke bevinding begon BestBuy de betrokkenheid regelmatig te meten en identificeerde ze de factoren die de betrokkenheid bepalen. Zo konden ze HR-strategieën implementeren die de betrokkenheid en de winkelomzet stimuleerden. 

Credit Suisse identificeert trends in het personeelsverloop 

Credit Suisse analyseerde gegevens over personeelsverloop om de belangrijkste redenen te identificeren waarom werknemers ontslag namen. Om de retentieproblemen aan te pakken, bekeken lijnmanagers de blinde gegevens. Ook kregen ze specialistische training over hoe ze toppresteerders ervan konden weerhouden elders werk te zoeken.

Dit voorspellende project werd een succes nadat de investeringsbank jaarlijks 70 miljoen dollar had bespaard op wervings- en inwerkkosten. 

Ontdek hier meer ongelooflijke voorbeelden van mensenstrategieën ter plaatse. 

➡️ Verzamel en analyseer zinvolle gegevens met Zavvy

Voorspellende analyses zijn gebaseerd op kwaliteitsinformatie en dat begint met robuuste methoden voor gegevensverzameling. Zavvy biedt een selectie van tools om je vooruitdenkende organisatie te ondersteunen en positieve werknemerservaringen te creëren. 

• Analytics: bekijk de gegevens die ertoe doen via onze aanpasbare dashboards. Filter belangrijke gegevens, waaronder salarisstatistieken, aanstellingsdata, verlooppercentages, demografische informatie en managerstatistieken.  
• Impulsonderzoeken: Neem regelmatig contact op met uw werknemers om trends en sentimenten te ontdekken en actie te ondernemen bij kansen of problemen. 
• Feedback over prestatiesverzamelt en beoordeelt gegevens over beoordelingscycli, ontwikkelingsvoortgang en individuele KPI's
• InwerkenAnalyseer hoe snel uw nieuwe medewerkers wennen en productief worden. 
• LeerbeheerU krijgt inzicht in de mate waarin uw cursisten betrokken zijn bij het trainingsmateriaal en de cursusinhoud en of ze substantiële vooruitgang boeken op weg naar hun ontwikkelingsdoelen. 

Boek vandaag nog een demo om Zavvy uit te proberen.

Veelgestelde vragen

Bekijk enkele van de meest gestelde vragen over predictive analytics in HR.

Zijn er aanbevolen analysetechnieken die je kunt gebruiken bij voorspellende HR-analyses?

Er zijn verschillende voorspellende analysetools en technieken beschikbaar voor HR-afdelingen, zoals regressieanalyse, algoritmen voor machinaal leren en text mining. Machine learning-algoritmen zijn handig voor het analyseren van grote datasets. Tegelijkertijd kan text mining helpen om patronen te identificeren in opmerkingen van werknemers of enquêtes. 

Waarom is predictive analytics belangrijk in HR? 

Met behulp van op feiten gebaseerde voorspellingen en bruikbare inzichten kan HR gebieden identificeren waar ze hun inspanningen op moeten richten en potentiële problemen identificeren die kunnen ontstaan door personeelsverloop of betrokkenheidsniveaus. Bovendien kunnen HR-afdelingen voorspellende analyses gebruiken om hun personeel beter te begrijpen, verbeteringsgebieden te identificeren en meer lonende werknemerservaringen te creëren. 

Wat wordt bedoeld met voorspellende analyse? 

Voorspellende analyse is een vorm van data-analyse die historische gegevens gebruikt om toekomstige resultaten te voorspellen. Organisaties kunnen voorspellende analyses gebruiken om zich beter voor te bereiden op toekomstige uitdagingen en kansen door huidige en vroegere trends te vergelijken. Voorspellende analyse kan worden gebruikt in verschillende sectoren, van financiën tot gezondheidszorg, om organisaties te helpen op feiten gebaseerde beslissingen te nemen en prestaties te verbeteren. 

Wat zijn de 4 stappen in predictive analytics? 

De vier stappen in predictive analytics zijn het verzamelen en organiseren van gegevens, modelontwikkeling, evaluatie en validatie, en implementatie.

1. Gegevensverzameling omvat het verzamelen van relevante informatie, zoals klantgedrag of tewerkstellingspatronen. 
2. Modelontwikkeling omvat het maken en gebruiken van een voorspellend model om nauwkeurige voorspellingen te doen. 
3. Evaluatie en validatie hebben betrekking op het testen van het model om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te garanderen.
4. Deployment bestaat uit het in productie nemen van het model zodat besluitvormers het kunnen gebruiken. 

Wat zijn HR predictive analytics-metrics?

HR predictive analytics metrics zijn datapunten die we kunnen gebruiken om de prestaties van werknemers te meten en te analyseren. Dit kunnen bijvoorbeeld verloopcijfers, betrokkenheidsniveaus of werktevredenheid zijn.